論文の概要: RASPNet: A Benchmark Dataset for Radar Adaptive Signal Processing Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.09638v1
• Date: Fri, 14 Jun 2024 00:07:52 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-17 17:05:01.873061
• Title: RASPNet: A Benchmark Dataset for Radar Adaptive Signal Processing Applications
• Title（参考訳）: RASPNet: レーダ適応信号処理アプリケーションのためのベンチマークデータセット
• Authors: Shyam Venkatasubramanian, Bosung Kang, Ali Pezeshki, Muralidhar Rangaswamy, Vahid Tarokh,
• Abstract要約: RASPNetと呼ばれるこのデータセットは、アメリカ合衆国全土の様々な地形や土地タイプにまたがる100の現実的なシナリオで構成されている。 RASPNetは、適応レーダー処理技術の評価を標準化する大規模で現実的なデータセットの可用性において、大きなギャップを埋めようとしている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.589332431911842
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This work presents a large-scale dataset for radar adaptive signal processing (RASP) applications, aimed at supporting the development of data-driven models within the radar community. The dataset, called RASPNet, consists of 100 realistic scenarios compiled over a variety of topographies and land types from across the contiguous United States, designed to reflect a diverse array of real-world environments. Within each scenario, RASPNet consists of 10,000 clutter realizations from an airborne radar setting, which can be utilized for radar algorithm development and evaluation. RASPNet intends to fill a prominent gap in the availability of a large-scale, realistic dataset that standardizes the evaluation of adaptive radar processing techniques. We describe its construction, organization, and several potential applications, which includes a transfer learning example to demonstrate how RASPNet can be leveraged for realistic adaptive radar processing scenarios.
• Abstract（参考訳）: 本研究では、レーダコミュニティ内でのデータ駆動モデルの開発を支援することを目的とした、レーダ適応信号処理(RASP)アプリケーションのための大規模データセットを提案する。 RASPNetと呼ばれるこのデータセットは、米国全土の様々な地形や土地タイプにまたがる100の現実的なシナリオで構成されており、さまざまな現実世界環境を反映するように設計されている。 各シナリオ内では、RASPNetは、レーダーアルゴリズムの開発と評価に使用できる航空機搭載レーダー設定からの1万のクラッタ実現で構成されている。 RASPNetは、適応レーダー処理技術の評価を標準化する大規模で現実的なデータセットの可用性において、大きなギャップを埋めようとしている。 RASPNetが現実的な適応型レーダ処理シナリオにどのように活用できるかを示すために、転送学習の例を含む、その構成、組織、およびいくつかの潜在的なアプリケーションについて説明する。

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